Учебное пособие по HBase для начинающих: что такое HBase? Научитесь за 3 дня!
Дэвид Картер
Краткое описание руководства по HBase
Что такое HBase?
HBase — это распределенная система баз данных с открытым исходным кодом, ориентированная на столбцы. Hadoop среда. Изначально это был Google Big Table, затем он был переименован в HBase и в основном написан на Java. Apache HBase необходим для приложений, работающих с большими данными в реальном времени.HBase может хранить огромные объемы данных от терабайтов до петабайтов. Таблицы, представленные в HBase, состоят из миллиардов строк и миллионов столбцов. HBase создан для операций с низкой задержкой и имеет некоторые особенности по сравнению с традиционными реляционными моделями. Подробнее ...
Программа обучения HBase
Вот что мы рассматриваем в этом руководстве по обучению Apache HBase.
| 👉 Lessна 1 | Archiструктура HBase — HBase ArchiТекстура, компоненты и модель данных |
| 👉 Lessна 2 | Установка HBase — Установка HBase на Ubuntu |
| 👉 Lessна 3 | Команды оболочки HBase — Учитесь на примере |
| 👉 Lessна 4 | HBase Создать таблицу — Действия по созданию таблицы в HBase с использованием Java API |
| 👉 Lessна 5 | Вставка и получение данных в HBase — get(), put(), scan() Примеры |
| 👉 Lessна 6 | Узкие места производительности в HBase — Преимущество и ограничения HBase |
| 👉 Lessна 7 | Вопросы для собеседования Hbase - 30 лучших вопросов и ответов на собеседовании Hbase |
Что вы узнаете из этого руководства по HBase для начинающих?
В этом руководстве по HBase для начинающих вы узнаете, что такое Apache HBase, Archiтектура HBase, Как установить HBase, Действия по созданию таблицы в HBase, Преимущества и ограничения HBase и т. д.
Почему стоит выбрать HBase?
Таблица популярного веб-приложения может состоять из миллиардов строк. Если мы хотим выполнить поиск определенной строки в таком огромном объеме данных, HBase — идеальный выбор, поскольку время выборки запроса меньше. Большинство приложений онлайн-аналитики используют HBase.
Традиционные модели реляционных данных не отвечают требованиям производительности очень больших баз данных. Эти ограничения производительности и обработки можно преодолеть с помощью Apache HBase.
Возможности Apache HBase
- HBase создан для операций с низкой задержкой.
- HBase широко используется для произвольных операций чтения и записи.
- HBase хранит большой объем данных в виде таблиц.
- Обеспечивает линейную и модульную масштабируемость в кластерной среде.
- Строго согласованы операции чтения и записи.
- Автоматическое и настраиваемое разделение таблиц
- Поддержка автоматического переключения между региональными серверами
- Удобные базовые классы для поддержки Hadoop MapReduce вакансии в таблицах HBase
- Простота Java API для клиентского доступа
- Кэш блоков и фильтры Блума для запросов в реальном времени
- Предикат запроса проходит через серверные фильтры.
Важность баз данных NoSQL в Hadoop
В аналитике больших данных Hadoop играет жизненно важную роль в решении типичных бизнес-задач путем управления большими наборами данных и предлагает лучшие решения в области аналитики.
В экосистеме Hadoop каждый компонент играет свою уникальную роль для
-
Обработка данных
-
Валидация данных
-
Хранение данных
С точки зрения хранения неструктурированных, полуструктурированных данных, а также поиска таких данных реляционные базы данных менее полезны. Кроме того, получение результатов путем применения запроса к огромным наборам данных, хранящимся в хранилище Hadoop, является сложной задачей. Технологии хранения NoSQL предоставляют лучшее решение для более быстрого выполнения запросов к огромным наборам данных.
Другие базы данных типа хранения NoSQL
Некоторые из моделей NoSQL, представленных на рынке, Cassandra, MongoDB и CouchDB. Каждая из этих моделей имеет разные способы хранения.
Например, MongoDB — это документо-ориентированная база данных из генеалогического древа NoSQL. По сравнению с традиционными базами данных он обеспечивает лучшие функции с точки зрения производительности, доступности и масштабируемости. Это документально-ориентированная база данных с открытым исходным кодом, написанная на C++.
Cassandra это также распределенная база данных из программного обеспечения Apache с открытым исходным кодом, которая предназначена для обработки огромного объема данных, хранящихся на обычных серверах. Cassandra обеспечивает высокую доступность без единой точки отказа.
В то время как CouchDB представляет собой документо-ориентированную базу данных, в которой каждое поле документа хранится в картах «ключ-значение».
Чем HBase отличается от других моделей NoSQL
Модель хранения HBase отличается от других моделей NoSQL, рассмотренных выше. Это можно сформулировать следующим образом.
-
HBase хранит данные в виде пар ключ/значение в столбчатой модели. В этой модели все столбцы сгруппированы в семейства столбцов.
-
HBase обеспечивает гибкую модель данных и доступ с низкой задержкой к небольшим объемам данных, хранящимся в больших наборах данных.
-
HBase поверх Hadoop увеличит пропускную способность и производительность распределенного кластера. В свою очередь, это обеспечивает более быстрые операции произвольного чтения и записи.
Какую базу данных NoSQL выбрать?
MongoDB, CouchDB и Cassandra — это базы данных типа NoSQL, которые имеют специфичные функции и используются в соответствии с потребностями бизнеса. Здесь мы перечислили различные базы данных NoSQL в соответствии с их вариантами использования.
| Тип базы данных на основе функции | Пример базы данных | Вариант использования (когда использовать) |
|---|---|---|
| Ключ/значение | Redis, MemcacheDB. | Кэширование, организация очередей, распространение информации |
| Столбцово-ориентированный | Cassandra, HBase | Масштабирование, сохранение неструктурированности, энергонезависимость |
| Документ-ориентированный | MongoDB, Коучбейс | Вложенная информация, JavaДружественный к скриптам |
| на основе графов | OrientDB, Neo4J | Обработка сложной реляционной информации. Моделирование и обработка классификации. |
HBase против. Улей
| Особенности | HBase | Hive |
|---|---|---|
| Модель базы данных | Магазин широкой колонки | Реляционная СУБД |
| Схема данных | Без схемы | Со схемой |
| Поддержка SQL | Нет | Да, он использует HQL (язык запросов Hive). |
| Методы разделения | Sharding | Sharding |
| Уровень согласованности | Мгновенная консистенция | Конечная согласованность |
| Вторичные индексы | Нет | Да |
| Методы репликации | Выбираемый коэффициент репликации | Выбираемый коэффициент репликации |
HBase против. СУБД
Сравнивая HBase с традиционными реляционными базами данных, мы должны принять во внимание три ключевых момента. Это модель данных, хранилище данных и разнообразие данных.
| HBASE | RDBMS |
|---|---|
| • Отсутствие схемы в базе данных | • Наличие фиксированной схемы в базе данных |
| • Столбцовые базы данных | • Построчно-ориентированное хранилище данных |
| • Предназначен для хранения денормализованных данных | • Предназначен для хранения нормализованных данных |
| • В HBase присутствуют широкие и малозаполненные таблицы. | • Содержит "тонкие" таблицы в базе данных |
| • Поддерживает автоматическое разбиение на разделы | • Не имеет встроенной поддержки разбиения на разделы. |
| • Хорошо подходит для OLAP-систем | • Хорошо подходит для систем OLTP |
| • Извлекать из базы данных только релевантные данные. | • Извлекаются только строки за раз, поэтому могут считываться ненужные данные, если требуется только часть данных из строки. |
| • Структурированные и полуструктурированные данные могут храниться и обрабатываться с помощью HBase. | • Структурированные данные можно хранить и обрабатывать с помощью реляционных баз данных (RDBMS). |
| • Позволяет выполнять агрегирование по множеству строк и столбцов. | • Агрегация — дорогостоящая операция. |
Резюме
HBase предоставляет уникальные функции и решает типичные случаи промышленного использования. Будучи хранилищем, ориентированным на столбцы, оно обеспечивает быстрый запрос, получение результатов и большой объем хранилища данных. Этот курс представляет собой полное пошаговое введение в HBase.
